1、精選優質文檔-傾情為你奉上大數據技術與應用專業建設調研報告自黨的十八大以來，我國提出了實施國家大數據戰略的重大決策。國務院和相關部門先后印發了促進大數據發展行動綱要、大數據產業發展規劃（20162020年）等指導性文件。各部門、各地方高度重視，據不完全統計，我國已有20多個省級地方和10余個部委出臺了本地區、本行業大數據發展規劃，我國大數據發展已經正式駛入快車道。2015年9月5日經李克強總理簽批，國務院印發促進大數據發展行動綱要（以下簡稱綱要），系統指導我國大數據發展的國家頂層設計和總體部署大數據發展工作。綱要提出從政府大數據、新興產業大數據、安全保障體系三個方面著手推進大數據領域十大工程建

2、設，將我國大數據發展推向了另一個制高點。職業教育服務經濟與社會發展，必須緊跟產業發展步伐，隨著經濟增長方式轉變而“動”，跟著產業結構調整升級而“走”，圍著企業技能型人才需求而“轉”，適應市場的需求而“變”。在大數據技術飛速發展的今天，職業教育必須緊跟大數據產業發展步伐。為了更好地了解相關行業企業對大數據人才的需求，促進大數據技術與應用專業教學及專業建設，大數據技術與應用專業教學資源庫建設團隊在國內外針對大數據在行業企業的需求開展了調研。一、調研目的1、了解大數據行業企業對大數據技術與應用專業人才的需求傾向、人才需求規格預測、就業預測、人才的市場定位等；2、了解大數據行業企業對大數據技術與應用專

3、業人才培養模式、培養目標的意見，以及對專業知識、崗位分工、職業技能等的要求；3、了解往屆相關專業畢業生在工作單位的表現及用人單位對往屆畢業生的工作、崗位能力評價；4、與相關企業建立校企合作模式，促進教學與社會實踐的聯系，為大數據技術與應用專業教學資源庫的專業建設、課程體系建設及培養模式尋找更完善的發展方向。二、調研方式1. 問卷調查：印制問卷涵寄或面交，請企業相關人員作答。2. 實地調研：教師到企業和用人單位實地調研。3. 座談調研：邀請用人單位的技術人員、管理人員到系里開展座談交流。4. 網上調查：到網上搜索有關人才需求、課程設計、教學計劃等信息。三、國內外大數據發展現狀（一）大數據產業呈現

4、爆炸式增長由IDC和EMC聯合發布的The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things研究報告中指出，2011年全球數據總量已達到1.8ZB，并將以每兩年翻一番的速度增長，到2020年，全球數據量將達到40ZB，均攤到每個人身上達到5200GB以上。圖2-1 2014-2020年中國大數據市場規模及增速在“2017年世界電信和信息化社會日大會”上，工信部總工程師張峰指出，我國的數據總量正在以年均50%的速度持續增長，預計到2020年，我國數據總量在全球占

5、比將達到21%。美國市場研究公司IDC發布的報告稱，全球大數據技術和服務市場將在未來幾年保持31.7%的年復合增長率，2016年總規模達到238億美元。（二）大數據產業應用需求擴張大數據產業應用包括了政府/公共事業、物流零售、文化娛樂、能源/制造、金融/保險、旅游、IT互聯網電信等行業，可以看出大數據已經受到廣泛的行業關注。圖2-2 大數據在中國的行業分布參與大數據調查的行業中，來自能源/制造行業的最多，比例達44.9%，其次是政府與公共事業部，比例為17%，第三則是金融與保險行業，為10.3%。接下來，分別是物流零售（8.7%）、文化娛樂（6.3%）、IT/互聯網/電信（5.8%）、旅游（3

6、.36%）。與數據規模的調查數據相對比，我們發現50TB以上的數據容量主要分布在能源/制造（47.8%）、金融/保險（20.5%）與政府/公共事業（15.9%）。從各個行業對大數據調研的參與程度其實已經可以反映出各行業對大數據的關注程度，能源/制造行業對于市場行情的數據更為敏感，歷史的商品行情對于未來的產品設計、風險評估以及市場導向都有較強的參考意義。而隨著政府與公共事業的服務意識的強加與轉變，以及更智慧的執政與管理理念的帶動，對于數據的管理與分析的需求也在日益加強。在金融與保險行業，則是傳統的數據量大戶，而在新時代更好更快的發現客戶金融習慣，將是金融與保險行業未來競爭必須要做的事情。其次，物

7、流零售的數據價值也在日益顯現，成為排名第四的參與調查的行業，而新興的，數據積累（尤其是非結構化數據）歷史尚淺的文化娛樂、IT/互聯網/電信行業則分列第五和第六。看來大數據已經成為眾多行業關注和探討的話題，其影響力已經覆蓋了從傳統的制造行業到新型的文化娛樂、IT、互聯網行業。（三）人才供不應求美國人才招聘市場的數據分析領先者WANTED Analytics和Forbes對來自150個國家的10億個崗位信息進行了統計，基于“數據分析”、“數據采集”、“數據挖掘”和“數據結構”四項技能的大數據專業人才市場需求分析，在對過去12個月美國就業市場“大數據”相關崗位的分析中發現：需要“大數據”技能的崗位空

8、缺呈現高速增長。麥肯錫全球研究所（MGI）和麥肯錫商業技術辦公室在對醫療、公共、零售、制造業和個人定位等五個領域內詳細研究了大數據發展趨勢后發布的研究報告預測：由于大數據的引入，會造成信息分析人才的缺乏，預計到2018年，僅美國就需要1419萬信息分析專業人才以及150萬懂得大數據的管理人員和分析師。大數據不僅提高了產業價值，還能夠大幅度的拉動就業。隨著各大公司紛紛上馬大數據業務，對大數據人才的需要，市場上正處于十分旺盛的階段。據Gartner預測，全球將新增440萬個與大數據相關的工作崗位。大數據的發展也會催生出一些新職業如大數據分析師、首席數據官等，然而人才供給的缺乏正是大數據發展面臨的一

9、個瓶頸。目前企業發展大數據已步入初級階段，不論是拓展大數據業務的百度、阿里、奇虎360等互聯網公司，還是專業提供數據服務的大數據服務商，對專業的大數據人才均有較高的需求量。而今年，這一“人才荒”的情況正在愈演愈烈，從一定程度上說，人才匱乏已經成為制約大數據應用產業發展的重要因素。圖2-3 大數據人才市場需求分析（四）大數據技術與應用專業系統化課程資源匱乏就目前來看，在互聯網上已經擁有了較多的單體資源，例如Java程序設計、MapReduce程序設計、Hadoop體系框架等課程資源非常豐富，但是缺少資源的系統性，很多學習者不知如何去養成職業崗位能力要求。從目前來看，建設一個大數據技術與應用領域的

10、優質資源庫，同時為學習者提出科學合理的學習建議，是非常有必要的。四、典型工作崗位及能力分析由于我國大數據產品正處于起步階段，市場對技能型、操作性的人才需求相對較高，從統計數據上看，大數據行業求職者學歷與招聘需求出現錯位，主要表現為大專的招聘需求高于求職者占比，而碩士以上的需求則正好相反。目前，大數據相關工作按照專業范圍和工作特點大致可分為如下1)、數據處理類：該類職位要求對數據存儲方式和數據存儲結構有一定的理解，了解數據的定義，并且可以通過多種采集方式獲取原始數據，按特定要求處理數據。該職位應了解基本的統計學方法，能應用統計學的工具，同時掌握大數據平臺的相關操作技術，能將數據處理方法通過大數據

11、平臺實現。對于企業來講，這部分人群在工作中對專業的熟練程度要求也是非常高的，例如能熟練做出因子分析，聚類等基礎技術處理，包括類似的各類數據統計處理技術。完成業務中數據的前期預處理和處理基礎工作，提供高質量的數據供數據分析和解讀。2)、大數據運維類：該類職位要求具備大規模服務器集群的運維能力，同時具備大型數據庫運維能力。服務器運維包括維護并確保服務器的可用性，不斷優化系統架構、提升部署效率和優化資源利用率等。數據庫運維包括具備軟件安裝、配置優化、和、數據庫故障排除、預防性巡檢等一系列能力。運維工程師面對的最大挑戰是大規模服務器集群的管理問題，如何管理好幾十萬臺服務器上的服務，同時保障服務的高可用

12、性，是運維工程師面臨的最大難題。因此，作為運維類工作，特別是大數據級的運維工作，職位要求應該具備扎實的基礎知識。包括掌握如Java/Python等至少2種、熟練掌握常用的算法并能靈活運用、熟悉基礎知識、深入理解操作系統等。同時，在大數據環境下，還應該掌握熟悉或者。3)、大數據技術支持類：大數據技術支持類包括售前技術支持和售后技術支持。售前技術支持能夠在大數據應用系統實施前遇到無法解決的問題時提供技術支持；售后技術支持能夠在大數據應用系統部署完成后，為客戶提供售后服務，幫助工程師診斷并解決大數據應用系統使用過程中出現的問題。該類職位需要掌握大規模服務器集群知識，以及大數據相關基礎。具體包括掌握至

13、少1門編程語言、掌握Linux操作系統、掌握分布式計算和存儲系統等。同時技術支持需要面對客戶，應具備一定的溝通和團隊協作能力。校企專家通過對上述典型工作崗位的能力要求分析研討，形成大數據技術與應用專業崗位職業能力分析表。表3-4 大數據技術與應用主要工作任務描述典型工作任務能力要求知識要求技能要求課程大數據平臺運維通過系統監控、集群配置等技術手段，保證大數據平臺能夠長期穩定的支撐企業大數據業務的工作能力1、掌握計算機基礎知識；2、掌握網絡基礎知識、中小型局域網組建和運維技術；3、掌握服務器及存儲基礎知識，4、掌握主流操作系統（如Linux、Windows）5、掌握主流數據庫基礎技術（如orac

14、le、MySQL、NoSql等）6、掌握腳本編寫方法（如shell、Python等）7、掌握Hadoop/Spark相關組件的基礎理論知識及運維工具的使用；8、掌握HDFS、Hbase、hive、yarn等組件的基本操作1、能夠配置和管理網絡設備，完成網絡搭建2、能夠配置和管理服務器和存儲，完成相關設備的維護3、能夠完成操作系統的安裝和配置4、能夠完成大數據平臺的日常維護5、能夠使用工具完成大數據平臺的軟硬件平臺運行狀態監控6、能夠完成大數據平臺的故障應急處理數據處理技術（Python）數據庫基礎Linux操作系統大數據概論網絡技術大數據平臺構建大數據安全管理Hadoop綜合實訓云計算與虛擬化

15、Spark綜合實訓數據預處理通過數據抽取、整理、傳輸、加載、校驗等技術手段，結合工具，保證高效的為大數據分析提供高質量的數據資源的工作能力1、掌握計算機基礎知識；2、掌握主流數據庫基礎技術（如Oracle、MySQL、NoSql等）3、掌握shell腳本編程，熟悉Java、Python等開發語言4、掌握Hadoop/Spark相關組件的基礎理論知識及運維工具的使用；1、能夠使用工具從數據源抽取所需數據2、能夠使用工具對數據進行指定操作，如轉換、清洗、校驗等3、能夠使用工具完成數據加載，如傳輸、建庫、校驗等4、具備分布式ETL過程調優能力應用程序開發基礎（Java）數據處理技術（Python）數

16、據庫基礎Hadoop綜合實訓Spark綜合實訓爬蟲技術實訓云計算與虛擬化概率論與數理統計數據清洗大數據平臺部署通過綜合運用服務器、交換機、存儲、虛擬化、云計算、大數據等基礎知識，保證快速、高效的完成大數據平臺環境等搭建和部署的工作能力1、掌握計算機基礎知識；2、掌握網絡基礎知識、中小型局域網組建和運維技術；3、掌握服務器及存儲基礎知識，4、掌握主流操作系統（如Linux、Windows）5、掌握主流數據庫基礎技術（如Oracle、MySQL、NoSql等）6、了解大數據基礎知識和基本框架1、能夠配置和管理網絡設備，完成網絡搭建2、能夠配置和管理服務器和存儲，完成相關設備的維護3、能夠完成操作系

17、統的安裝和配置4、能夠完成大數據平臺的搭建、測試及調優數據庫基礎Linux操作系統大數據概論網絡技術大數據平臺構建大數據安全管理大數據測試技術Hadoop綜合實訓Spark綜合實訓云計算與虛擬化可視化設計與開發通過數據可視化報表技術、商業智能報表工具、常用Web開發框架以及程序開發語言，能夠進行可視化應用的設計、開發與展示，直觀的為客戶呈現大數據的價值1、掌握主流操作系統（如Linux、Windows）2、掌握數據可視化報表技術，如Echarts、Highcharts等3、掌握商業智能報表工具的設計和使用4、掌握Web開發框架和程序開發語言，如PHP、Java、HTML5、CSS、JavaSc

18、ript等5、掌握數據庫相關知識1、能夠使用Web開發框架進行可視化應用開發2、能夠根據行業領域需求進行可視化設計3、能夠使用BI工具進行商業智能報表設計、開發與展示應用程序開發基礎（Java）數據處理技術（Python）數據庫基礎大數據概論數據結構與算法軟件工程Web開發技術大數據可視化技術大數據分析技術流式計算技術實訓大數據測試技術概率論與數理統計大數據后臺應用開發實戰OLAP數據分析實戰大數據倉庫與數據挖掘大數據應用開發通過對大數據進行分析處理、結合軟件開發流程，按照業務需求完成大數據應用開發的相關軟件設計與實現的工作能力1、掌握軟件工程和軟件開發基礎知識2、掌握數據庫開發基礎知識3、了

19、解大數據開發平臺4、掌握開發環境的設置5、掌握HDFS文件存儲操作6、掌握MapReduce/Spark編程7、了解專業領域的數據分析方法1、能夠搭建好大數據程序開發的環境2、能夠根據用戶需求利用開發語言進行大數據分析和預處理3、能夠進行大數據應用程序開發4、 能夠完成功能性測試應用程序開發基礎（Java）數據處理技術（Python）數據庫基礎大數據概論數據結構與算法軟件工程Web開發技術大數據可視化技術大數據分析技術流式計算技術實訓大數據測試技術概率論與數理統計大數據后臺應用開發實戰OLAP數據分析實戰大數據倉庫與數據挖掘大數據售后技術支持具備綜合型的大數據相關基礎知識，快速故障分析定位、基

20、本日志閱讀理解的能力，結合項目文檔，對大數據平臺完成故障排查，采取相應措施，保障大數據平臺穩定高效運行1、掌握計算機基礎知識；2、掌握網絡基礎知識、中小型局域網組建和運維技術；3、掌握服務器及存儲基礎知識，4、了解主流操作系統（如Linux、Windows）5、了解主流數據庫基礎技術（如Oracle、MySQL、NoSql等）6、掌握Hadoop/Spark相關組件的基礎理論知識及運維工具的使用；7、了解大數據基礎知識和基本框架8、項目實施文檔撰寫和項目管理知識1、能夠熟練使用Hadoop、Saprk等大數據組件和模塊的功能2、可以根據大數據常見組件安裝部署手冊進行系統部署并解決安裝部署中的基

21、礎問題；3、能夠根據項目售前技術方案與客戶溝通業務具體需求，撰寫項目實施方案和測試方案；4、具有項目整體管理能力，能夠進行項目整體規劃、執行、風險管理、項目驗收等項目管理相關工作，熟練使用常見項目管理工具如project等；5、了解網絡的交換技術、路由技術以及出口技術等，可以完成中小型網絡的規劃與設計；6、能夠熟練使用Linux、Windows等常見操作系統7、能夠使用Oracle、SqlServer、MySQL、NoSQL等主流數據庫數據處理技術（Python）數據庫基礎Linux操作系統大數據概論網絡技術大數據平臺構建大數據安全管理Hadoop綜合實訓云計算與虛擬化Spark綜合實訓大數據

22、文檔編寫參與產品開發和項目運行全過程中，綜合運用大數據相關技術知識，按照正確格式和行業要求，完成大數據產品和相關項目文檔編寫的綜合職業能力1、掌握計算機基礎知識；2、掌握網絡基礎知識、中小型局域網組建和運維技術；3、掌握服務器及存儲基礎知識4、掌握主流操作系統（如Linux、Windows）5、掌握主流數據庫基礎技術（如Oracle、MySQL、NoSql等）6、掌握腳本編寫方法（如shell、Python等）7、掌握Hadoop/Spark相關組件的基礎理論知識及運維工具的使用；8、掌握HDFS、Hbase、Hive、Yarn等組件的基本操作能夠按照正確格式和行業要求書寫文檔數據處理技術（P

23、ython）數據庫基礎大數據概論軟件工程大數據測試技術概率論與數理統計大數據系統測試通過大數據測試工具，實現對大數據應用的功能、性能和可靠性的測試，輸出測試文檔 ，輔助分析并反饋測試結果1、掌握主流操作系統，如Linux、Windows2、掌握主流數據庫基礎技術，如Oracle、Mysql、Nosql等3、掌握測試腳本編寫方法，如shell、Python等4、掌握Hadoop/Spark相關組件的基礎理論知識5、掌握大數據相關測試方案及流程6、熟悉自動化測試工具的使用，如bigtop、hibench等1、能夠完成測試文檔編寫（如測試用例、測試報告等）2、能夠完成測試腳本編寫，協助開發人員或系統

24、維護人員完成bug修復與調優3、能夠使用自動化測試工具完成大數據系統相關測試工作應用程序開發基礎（Java）數據處理技術（Python）數據庫基礎大數據概論軟件工程大數據測試技術概率論與數理統計大數據安全管控通過數據安全相關技術手段和策略，保證大數據合理化的安全管理，避免惡意入侵、偽裝盜取和內部越權訪問等行為造成任何數據損失，全方位保護大數據的安全1、掌握數據安全理論知識2、掌握主流操作系統和系統安全保證技能，如Linux、Windows3、掌握HDFS、HBase、Yarn、Hive等大數據相關組件的基本操作4、掌握大數據安全功能使用，如數據授權、安全策略制定、統一認證功能、數據加密、數據審

25、計等1、能夠對數據進行細粒化授權管理與配置2、能夠熟練管理系統認證kerberos組件和通過LDAP、AD對用戶進行統一認證管理3、能夠對大數據系統進行審計管理4、能夠對HDFS數據、元數據和其他敏感數據進行加密操作5、能夠制定和實施大數據安全策略應用程序開發基礎（Java）大數據概論網絡技術大數據平臺構建大數據安全管理大數據測試技術Hadoop綜合實訓Spark綜合實訓云計算與虛擬化五、調研總結綜上所述，市場對大數據人才的需求量日益加大，但是高校的專業培養卻供不應求。為了適應大數據產業的快速發展，2016年9月，教育部向普通高等學校、高等職業教育（專科）專業目錄增補13個專業，其中就包括大數

26、據技術與應用專業，正式批準“高職”大數據技術與應用專業作為普通高等學校 高等職業教育（專科）專業目錄 2016 年增補專業（專業代碼：）。經過一輪探索后，國家開始加大力度，擴大面積，積極尋找和催生大數據專業人才的培養方式來填補大量人才缺口，但仍不滿足需求。各大高職院校的大數據技術與應用專業均處于起步階段，人才培養課程體系不夠完善，教學科研資源匱乏，專業師資力量不足。因此，建設大數據技術與應用專業教學資源庫勢在必行。附件1：關于大數據技術與應用專業人才培養方案的調查問卷（院校版）尊敬的學校領導/老師：您好！我們現正在進行高職學校大數據技術與應用專業教育教學情況的問卷調研，目的是要通過調研掌握大數

27、據技術與應用專業人才培養的情況，用以指導今后工作，耽擱您一些時間請您填寫我們的問卷，希望了解您對這些問題的一些看法和評價。謝謝！學校名稱: 學校聯系電話: 一、 大數據技術與應用專業相關情況1.貴校在開辦軟件技術專業/專業群的過程中遇到過哪些困難？（ ）（可多選），其中最大的困難是（ ）（單選）A招生困難； B.實踐環節難以開展；C.學生就業困難； .經費不足；E.沒有困難； F.其它（請注明）；2. 貴校軟件專業/專業群學生學習的積極性表現為（ ）A. 非常積極； B. 比較積極； C. 一般; D. 不愿學習；3. 貴校軟件專業/專業群學生對未來的就業前景的認識是（ ）A非常好；B.比較好

28、；C.一般；D不理想；4.貴校認為在大數據技術與應用專業人才培養模式中應重點關注學生（ ）A.當前就業；B.升學；C.兼顧就業和升學；D.中高職銜接班；E.多崗遷移就業；F.職業發展。5貴校在校企合作方面學生頂崗實習一般如何安排。A校方安排；B.企業安排；C.學生自主選擇; D.其他 。6貴校在校企合作方面學生頂崗實習一般如何安排在什么時間。A第五學期；B第六學期；C根據學校需要安排;D.根據企業需要安排。5.貴校認為大數據技術與應用專業學生畢業后主要從事的崗位有（ ）（可多選，請在下表相應位置打）崗位大數據運維師大數據處理工程師大數據開發工程師云計算運維工程師大數據廣告銷售大數據媒體營銷工程

29、師數據處理員數據測試工程師數據安全控制員其他二、 大數據技術與應用專業學生能力具備的職業能力請您對表格中所列能力項對大數據技術與應用專業學生未來發展的重要程度作出評判，在相應的內容處打“”。序號類別能力項（請寫出您認為的）非常重要比較重要一般不重要1職業能力2專業能力大數據運維師3大數據處理工程師4大數據開發工程師5云計算運維工程師6大數據廣告銷售7數據處理員8數據測試工程師9其他能力（請說明）三、 大數據技術與應用專業課程以下是大數據技術與應用專業的專業課，請您對其重要程度作出評判；此外，以下課程貴校是否都有開設，請在開設的課程后打“”，未開設的課程可不做重要程度評判。序號課程非常比較一般不

30、重要貴校是否已開設重要重要1Java程序設計2Linux操作系統3網絡與云計算基礎4數據庫基礎5大數據導論6Hadoop平臺配置實訓7數據建模8數據分析9項目管理文檔編制技巧10可視化表達工具11Python程序設計12數據挖掘基礎13算法設計基礎14互聯網+創新創業案例分析15數據清洗除以上課程外，貴校還另外開設了或者您認為還需要開設哪些專業課，主要作用（目的）為何？其它專業課主要作用（目的）123四、 大數據技術與應用專業及專業群教師對教學資源的獲取情況1貴校大數據技術與應用專業及專業群建設和教學過程中，最希望得到哪些硬件教學資源？（ ）A專業實訓設備； B. 圖書資料； C 參考文獻；

31、D. 場地。2. 貴校軟件技術應用專業及專業群教師希望獲取哪些基本教學資源（ ）A教材； B. 電子教案；C.題庫；D. 學生實訓手冊；E. 教學大綱；F. 其他。3. 貴校大數據技術與應用專業及專業群教師想獲取哪些輔助教學資源（ ）A 教學軟件；B. 視頻；C. 案例； D. 動畫； E.微課件； F.其他。五、 大數據技術與應用專業及專業群教師在自身提高方面的情況1. 貴校大數據技術與應用專業及專業群教學中的最大困難是什么？（ ）A 教學資源不足 B 缺少指導教師 C 學生學習興趣不足 D 其它2. 目前大數據技術與應用專業及專業群教師提高自身專業水平的途徑主要（ ）A學歷教育深造；B自發

32、科研活動；C參加學術會議；D參與企業實踐；E學校組織科研活動；F參加培訓班；G各類資格考試；H國內外校際訪問交流；I到企業掛職。3. 將來貴校大數據技術與應用專業及專業群教師應如何提高自身專業水平（ ）A學歷教育深造；B自發科研活動；C參加學術會議；D參與企業實踐；E學校組織科研活動；F參加培訓班；G各類資格考試；H國內外校際訪問交流；I到企業掛職。4. 目前貴校大數據技術與應用專業及專業群教師認為最需提高自己的是（ ）A 教學方法； B.專業知識； C.職稱； D.專業技能。六、以下是貴校教學模式方面的情況，請填寫。1、目前貴校在教學中，是否使用過以下的教學方法：（單選）（1）演示法 經常用

33、 B偶爾用 沒用過（2）講授法 經常用 B偶爾用 沒用過（3）任務驅動教學法 經常用 B偶爾用 沒用過（4）多媒體教學法 經常用 B偶爾用 沒用過（5）實訓操作教學法 經常用 B偶爾用 沒用過 （6）啟發式教學法 經常用 B偶爾用 沒用過（7）案例教學法 經常用 B偶爾用 沒用過（8）項目教學法 經常用 B偶爾用 沒用過（9）情境教學法 經常用 B偶爾用 沒用過（10）自學輔導法 經常用 B偶爾用 沒用過2、從各類教學方法的課堂效果來看，哪種教學方法較受學生歡迎：（最多選五項）演示法 實訓操作教學法 項目教學法 多媒體教學法 情境教學法 講授法 任務驅動教學法 案例教學法 啟發式教學法 自學輔

34、導法 3.貴校軟件技術專業老師是否嘗試運用新型教學模式：（單選）一直在嘗試摸索（嘗試的是 教學模式）；公開課時有所嘗試已有構思，暫未實施 ； 未考慮過4.貴校教學模式對學生學習效果如何（ ）（單選）（1）對專業知識 很有效；較有效；一般；效果較小；無效果（2）對專業技能 很有效；較有效；一般；效果較小；無效果（3）對職業道德 很有效；較有效；一般；效果較小；無效果（4）對綜合能力 很有效；較有效；一般；效果較小；無效果七、以下是貴校評價模式方面的情況，請填寫。1、目前貴校軟件技術專業教育教學主要采用的評價方式有哪些（ ）（最多選五項）紙筆考試或考查；德育考核；作業、作品實踐考核；觀察記錄；課堂

35、表現； 實訓考試或考查； 檔案袋評價；企業對學生實習的反饋；其他 。2、貴校目前的評價模式能否激發學生的學習激情和動力（ ）（單選）總是；經常；一般； 極少；不能3、你認為有效的評價模式對促進學生專業學習的效果如何（ ）（單選）非常有用；比較有用；一般；不太有用；沒有用。4、在軟件技術專業教育教學中，你認為學生表現的評價主體應包括哪些（ ）（最多選三項）教師評價；學生自評；小組互評；行業評價；企業評價；家長評價；其他 5、貴校現在常使用的教學評價內容側重的是_（可以多選）專業知識； 專業技能；職業素質；綜合能力；其他_6、貴校在教學評價中曾對哪些方面進行改革（可以多選）評價方法；評價主體；評價對象；其他_7、貴校在教學評價改革中，哪方面的改革最有效（單選）評價方法 ； 評價主體；評價對象；其他_8、你認